Los científicos llevan años intentando predecir cuántos animales hay en un territorio con la mejor precisión posible. Para ello, se apoyan en modelos que utilizan datos de presencia y variables ambientales. Un nuevo estudio aporta luz sobre qué condiciones mejoran o empeoran la capacidad de estos modelos para estimar con precisión la abundancia de fauna silvestre a partir de su distribución.
Variables ambientales y escalas espaciales
El estudio ha sido liderado por el Grupo SaBio del Instituto de Investigación en Recursos Cinegéticos (IREC – CSIC, UCLM, JCCM), junto con investigadores del CIBIO/InBIO de Portugal y de la Universidad Complutense de Madrid. Su objetivo era analizar cómo influyen dos factores principales en la relación entre presencia y abundancia: la escala espacial de las variables ambientales y el patrón espacial de la especie.
Para ello, se combinaron simulaciones computacionales y datos reales de campo. En las simulaciones, los investigadores controlaron de forma precisa cómo se distribuían las especies, qué variables influían realmente en su abundancia y qué escalas espaciales se utilizaban. En paralelo, aplicaron el mismo enfoque a datos reales de dos especies de aves invernantes en la península ibérica y Marruecos: el petirrojo europeo (Erithacus rubecula) y la curruca capirotada (Sylvia atricapilla).
Resultados reveladores sobre la precisión
Los resultados muestran que la precisión de los modelos mejora significativamente cuando se incorporan variables ambientales a escalas más locales. Es decir, tener en cuenta lo que ocurre en el entorno inmediato del animal, como la vegetación o el microhábitat, permite afinar mejor las predicciones. En cambio, si solo se utilizan datos generales, como la temperatura media de una región, se pierden matices esenciales.
Además, se descubrió que el patrón espacial de la especie también influye de forma decisiva. Cuando una especie se distribuye de forma más agregada, es decir, concentrada en zonas concretas, la relación entre presencia y abundancia es más sólida. En estos casos, el efecto positivo de usar variables locales es aún mayor.
Aplicaciones para la conservación
La conclusión principal del estudio es que para estimar la abundancia a partir de datos de presencia no basta con saber «dónde están» los animales. También hay que entender cómo se distribuyen y qué variables ambientales los condicionan. Los investigadores señalan que esto es especialmente útil en grandes territorios donde contar individuos no es viable por limitaciones logísticas.
Este trabajo sienta las bases para diseñar modelos más robustos que, aunque no sustituyan los conteos reales, pueden ofrecer estimaciones más fiables. Esto tiene implicaciones prácticas para la gestión y conservación de la biodiversidad, ya que muchas decisiones sobre protección de hábitats o especies dependen de estimaciones precisas de abundancia.
Puedes consultar la publicación científica de este trabajo de investigación en:
- Ferrer-Ferrando, D., Tarroso, P., Luis Tellería, J., Acevedo, P., & Fernández-López, J. 2025. Disentangling the effect of the spatial scale and species spatial pattern on the abundance–suitability relationship. Ecography, e07766.
